430 лидов за 2 месяца: как ИИ-бот разгрузил отдел из 8 человек на квалификации заявок B2B

За 2 месяца ИИ-бот обработал 430 входящих лидов Webcom Mobi с Авито, конверсия в квалифицированных вышла 30–40%. Нецелевые бот отсёк сам, менеджерам отдал только тех, кто подходит под продукт. Отдел из 8 человек перестал разбирать поток вручную и работает с целевыми обращениями.

Автор: ДмитрийОбновлено: 4 мин

Точка А: отдел из 8 человек тонул в потоке заявок

Webcom Mobi работает в B2B: мобильные коммуникации и рассылки. Входящие шли с Авито плотным потоком, и весь этот поток разбирал отдел из 8 человек вручную. Каждое обращение кто-то читал, оценивал, подходит ли клиент под продукт, и только потом передавал в работу.

Сложность была в составе заявок. Много обращений приходило мимо: люди писали не по теме, спрашивали то, чего компания не делает, не попадали в B2B-продукт. Менеджеры тратили часы на разбор таких писем, пока добирались до тех, с кем стоило говорить.

Приём и квалификация съедали время восьми человек, которые могли закрывать целевых клиентов. Чем больше заявок, тем глубже отдел увязал в рутине вместо продаж.

Что сделали: ИИ-бот на первой линии

Я поставил ИИ-бота на приём входящих с Авито. Бот встречает каждое обращение, ведёт короткий диалог и сам определяет, целевой это клиент или нет. Логику квалификации я зашил под продукт Webcom Mobi: бот спрашивает то, что нужно отделу, чтобы отделить B2B-заявку от случайного интереса.

Целевых бот передаёт менеджерам с собранным контекстом, чтобы человек не начинал разговор с нуля. Нецелевых отсекает на месте и не отнимает время отдела. Первую линию держит бот, а люди подключаются там, где есть сделка.

Бот работает круглосуточно и держит ровный темп при любом объёме потока. В часы пиковой нагрузки отдел больше не захлёбывается: приём и сортировку ведёт бот, а менеджеры разбирают отфильтрованную очередь.

Точка Б: 430 лидов, конверсия в целевые 30–40%

За 2 месяца бот обработал 430 лидов. Конверсия в квалифицированных составила 30–40%: эту долю бот признал целевой и передал в отдел. Остальные обращения он отсёк на первой линии, и они не отнимали время людей.

Отдел из 8 человек освободился от приёма и сортировки. Менеджеры работают с целевыми клиентами, которые прошли квалификацию и подходят под продукт. Поток входящих превратился из нагрузки в управляемую очередь.

Сдвиг произошёл не в объёме заявок, а в том, на что уходит время людей. Восемь человек заняты продажами, а нецелевые обращения до них не доходят.

Подойдёт ли это вашему бизнесу

Если у вас входящие идут потоком с Авито, с сайта, из мессенджеров, а менеджеры тратят время на отсев, пока доберутся до целевых, история Webcom Mobi про вас. Бот держит первую линию и в пик, и ночью, когда поток неровный.

ИИ-бот на квалификации снимает с отдела приём и отдаёт людям тех, с кем стоит работать. Подход годится для B2B со сложным продуктом, где важно отделить целевого клиента от случайного.

Начать можно с бесплатного аудита. Я смотрю, как у вас устроен приём заявок и где отдел теряет время на нецелевых, и показываю, что можно отдать ИИ-боту. Дальше договор, разработка за 7–30 дней и запуск; первый месяц техсопровождения входит в работу.

Частые вопросы

Бот не отпугнёт целевых клиентов сухими вопросами?

Нет. Диалог короткий и по делу: бот выясняет то, что нужно для квалификации под ваш продукт, и передаёт целевого менеджеру с собранным контекстом. Клиент не проходит анкету, а отвечает на пару уместных вопросов, как в обычной переписке.

Как бот понимает, что лид нецелевой?

Логику квалификации я настраиваю под ваш бизнес, по тем же признакам, по которым целевого клиента отличает ваш менеджер. У Webcom Mobi это критерии B2B-продукта. Бот задаёт уточняющие вопросы и по ответам решает: передать в отдел или отсечь.

Что будет с менеджерами, если бот заберёт первую линию?

Они перестают разбирать поток вручную и работают с целевыми клиентами. В Webcom Mobi отдел из 8 человек не сократили: людей сняли с приёма и сортировки, чтобы они занимались продажами.

Похожие кейсы